2.4. Técnicas de Promedios
2.4.1. Fórmula de cada técnica de Promedios
Promedios Simples: Yt+1= Sumatoria de Yt / N
Promedios Móviles: Yt+1= [Yt + Yt-1 + … + Y(t-(f-1))] / f , donde f es el número de número de datos anteriores considerados relevantes para el pronóstico.
2.4.2. Breve descripción de cada una de las técnicas, indicando para qué tipo de series resultan más apropiadas.
Promedios simples: El pronóstico equivale al promedio de los datos reales anteriores. Esta técnica busca suavizar las fluctuaciones de corto plazo para obtener una curva atenuada que sirva para elaborar pronósticos de corto plazo.
Resulta más apropiada para datos estacionarios, pues todos los datos anteriores son igualmente relevantes para pronosticar, por lo que no se captura ningún patrón sistemático.
Promedios móviles: Consiste en elaborar un pronóstico a partir del promedio de determinado número de datos anteriores para obtener una curva atenuada representativa de la serie.
Entre mayor sea el número de datos “f”, mayor será el efecto de atenuación.
Al igual que el anterior funciona mejor para datos estacionarios sin un patrón, pero logra capturar mejor los cambios entre determinados periodos gracias a su “f” móvil, por lo que resulta mejor que promedios simples para datos con tendencia o estacionalidad.
2.4.4. Justificación del orden elegido para Promedios Móviles
|Orden de Promedios Móviles |2 |4 |6 |12 |
|ME |-0.11 |-0.21 |-0.20 |0.15 |
|MAD |2.10 |2.81 |3.45 |5.34 |
|MPE |-2.09% |-3.77% |-4.97% |-6.46% |
|MAPE |9.47% |12.67% |16.02% |24.56% |
|MSE |7.57 |12.54 |19.51 |42.71 |
El orden de posee consistentemente menores indicadores de error es el F=2.
Con...